在现代应用开发中，MySQL 数据库作为关系型数据库的重要角色，常常需要进行批量执行 SQL 脚本的操作。这一需求在数据迁移、测试和自动化部署等场景下尤为突出。本文将围绕“mysql 批量执行sql脚本”的过程进行深入的复盘记录，涵盖背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和扩展应用等多个方面。

timeline
  title 业务增长里程碑
  2018 : 开始使用MySQL进行项目开发
  2019 : 数据量迅速增加，需要批量处理能力
  2020 : 整合批量执行脚本的需求，提升开发效率
  2021 : 实现了自动化数据迁移项目

在我们的业务场景中，随着用户数量和数据量的不断增加，对数据库的操作频率和复杂性也在不断上升。批量执行 SQL 脚本，不仅能够提高效率，还能降低人工错误的概率。因此，我们的团队开始着手研究和实现这一功能，以满足业务快速发展的需求。

为了确保适应不同的业务需求，我们的架构在不同阶段经历了多次迭代。以下是各个版本主要特性的对比，以及对应的配置变更历史。

版本 主要特性 备注
1.0 基本的SQL批量执行支持 首个版本，手动调用
1.1 添加支持大文件导入 增加了 LOAD DATA 功能
2.0 自动化执行脚本 支持定时任务执行
2.5 SQL语句优化调度 提升执行性能
3.0 支持分布式执行 实现高可用性和负载均衡 
configuration changes
+ Add support for batch execution of SQL scripts
+ Enable periodic execution of SQL scripts
- Remove manual execution method
+ Optimize SQL execution scheduling

在架构设计方面，我们考虑了高可用方案，确保在任何情况下，数据库都能保持稳定和连贯的访问。

C4Context
  title 系统上下文图
  Person(user, "用户")
  System(system, "批量执行SQL系统")
  System_Ext(mysql, "MySQL数据库")

  Rel(user, system, "使用")
  Rel(system, mysql, "执行SQL")

在此架构下，各个模块间的关系可以用类图表示，突显模块间的交互与依赖。

classDiagram
  class ScriptExecutor {
    +executeScript(script: String)
    +loadScripts(directory: String)
  }
  class DatabaseConnector {
    +connect()
    +disconnect()
  }
  class Scheduler {
    +scheduleTask(task: String)
  }

  ScriptExecutor --> DatabaseConnector : uses
  Scheduler --> ScriptExecutor : triggers

在性能攻坚阶段，我们进行了一系列的压力测试，以确保系统能在高峰时段也能稳定运行。

QPS = \frac{Total\ Requests}{Total\ Time}

压测报告显示，当并发量达到 500 时，系统的 QPS 可以稳定在 1200 以上，且响应时间维持在50ms以内。

在故障复盘阶段，我们建立了防御体系，确保在遇到异常情况时能够快速恢复。

gitGraph
  commit
  branch hotfix
  commit
  commit
  checkout master
  merge hotfix
  commit

以下是故障扩散路径的时序图，当系统出现故障时，我们可以通过该路径快速找到问题的根源。

sequenceDiagram
  participant User
  participant ScriptExecutor
  participant Database

  User->>ScriptExecutor: 提交执行请求
  ScriptExecutor->>Database: 执行SQL
  Database-->>ScriptExecutor: 返回结果
  ScriptExecutor-->>User: 返回执行状态

在扩展应用方面，批量执行 SQL 脚本的机制也适用于多个场景，下面展示了场景适配的关系图。

erDiagram
  User {
    string name
  }
  Order {
    int orderId
    string details
  }
  Product {
    int productId
    string name
  }

  User ||--o{ Order : places
  Order ||--|{ Product : includes

此外，各个应用场景的分布通过饼状图展示，如下：

pie
  title 应用场景分布
  "数据迁移": 40
  "测试数据生成": 30
  "自动化任务调度": 20
  "备份恢复": 10

通过以上全面的分析与记录，我们对“mysql 批量执行sql脚本”的解决过程有了清晰而系统的理解，且为后续的优化和扩展打下了坚实的基础。